问题标签 [windows-container]
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microsoft-distributed-file-system - 容器中的文件服务器
我可以看到有一些实现的 Web、DB 服务器能够作为容器运行,我突然想到为什么不能作为具有集中存储(例如 SAN)的文件服务器来实现
有没有人尝试过这个,或者对我有什么建议?
我的基本想法是使用 2-3 个 docker 映像来创建文件服务器(主要是 Windows 服务器),并且它们安装在同一个存储上。对于前端,我可能会使用 DFS 命名空间来规范化 UNC 路径。
windows - 在 Windows Server 2016 的 Hyper-V 中使用 Docker 和 Compose
我目前有一台 Hyper-V 虚拟机,其来宾操作系统是 Microsoft Server 2016
我能够安装 Docker 服务并使用命令行创建 docker 映像
我想在 Visual Studio 中使用 compose 尝试相同的过程,但它看起来只有在安装了 ToolBox 的情况下才有效。我安装了工具箱,当我构建时,我收到一个关于卷规格的错误,我相信这是因为目标操作系统是 Linux。
由于 Windows Server 2016 与 Docker for Windows 不兼容,是不是在针对 Windows Containers onc 时只能使用服务 + powerhsell,如果他们想在 Visual Studio 中使用 Compose,我将不得不在内部禁用 hyper-visor并确保 Linux VM 正在运行?
我对 Windows Server + VS 与 Docker 的工作流程有点困惑。感谢您的任何澄清。
编辑:
我卸载了 ToolBox 以简化环境,我以这种方式下载了 compose:
现在构建错误是:
visual-studio - 带有 /MDd 的 Microsoft Visual C++ 在 Windows 容器内生成损坏的可执行文件
我使用 Microsoft Visual C++ Build Tools 2015在Windows 容器中构建 C++ 代码
msbuild /p:Configuration=Debug
基本上cl.exe
使用/MDd
选项运行并产生无法使用的可执行文件 - 见下文。
/p:Configuration=Release
使用/MD
并制作完美的可执行文件。
示例代码hello-world.cxx
:
编译/MDd
:
编译/MD
:
这是我的 Dockerfile 的相关部分:
如您所见,我通过 choco 包安装了 Visual C++ Build Tools 2015。
我已阅读文档:https ://docs.microsoft.com/en-us/cpp/build/reference/md-mt-ld-use-run-time-library
所以/MDd
定义 _DEBUG
并MSVCRTD.lib
放入 .obj 文件中,而不是 MSVCRT.lib
在我的笔记本电脑上,我安装了完整的 Visual Studio,并且构建良好。
我比较MSVCRTD.lib
了我C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0
在两个系统下安装的文件是相同的。
使困惑...
docker - HNS failed with error : 参数不正确
我正在使用 Visual Studio 2017 制作一个 Docker 容器化应用程序。首先通过 Visual Studio 运行 Docker 时,出现“错误:客户端版本 1.22 太旧”的错误。
通过将 docker compose 更新到 2.1 版解决了这个错误
以下链接包含有关此特定错误的进一步说明
解决此错误后,现在在构建 docker 时,我得到“HNS 失败并出现错误:参数不正确。”
从多个 github 讨论中我发现这是一个 Windows 网络错误。
这个问题有解决方案吗?我应该降级 docker 版本还是安装其他东西。
我正在使用 Windows 容器。在运行 docker 版本客户端:版本:17.06.0-ce API 版本:1.30 Go 版本:go1.8.3 Git 提交:02c1d87 内置:2017 年 6 月 23 日星期五 21:30:30 OS/Arch:windows/amd64
服务器:版本:17.06.0-ce API 版本:1.30(最低版本 1.24) Go 版本:go1.8.3 Git 提交:02c1d87 内置:2017 年 6 月 23 日星期五 22:19:00 OS/Arch:windows/amd64 实验:true
编辑:
如果我切换到 linux 容器,这个问题就解决了。但另一个问题发生驱动器不共享。共享后d:驱动器共享问题仍然存在。
如何解决 linux 容器驱动器共享问题。
我想在本地使用 windows 容器,以便我可以在 azure 上部署这个应用程序。
azure - 无法连接到 docker 容器微服务
我正在使用 docker compose 在 docker 容器内运行微服务。docker-compose.yml 文件如下。
码头工人文件。
我无法连接到 locahost。没有容器运行的代码可以正常工作,但不能在容器内运行。我尝试跟踪容器上的请求,但无法在 locahost:5000 上访问容器内的任何端点。
是不是因为dotnet core 2.0.0-preview2版本升级?是因为 localhost 没有从 IPv4 映射到 IPv6 吗?这可能是什么解决方法?
我在 azure vm 上运行 docker 企业版。Windows Server 2016 数据中心 Intel Xeon 2.4GHz 双核。x64 位 7GB 内存。我使用的是 Docker 企业版,而不是社区版。
windows - 如何使用 Docker for Windows 从 Windows 10 上的 DNS 解析 Windows 容器 IP?
如何从 Windows 10 主机通过主机名访问容器?
例如,如果我有两个容器
- 容器-a
- 容器-b
我希望能够从主机使用此命令并将其解析为容器-a 的 IP 地址:
我正在使用 Windows 容器模式在 Windows 10 上运行适用于 Windows 的最新稳定 Docker。
我使用默认的“nat”网络类型,子网为 172.20.16.0/20
从主机,docker NIC 详细信息:
和物理网卡详细信息:
主机网卡是否需要在其 DNS 列表中包含 docker 网卡的 IP?
docker - 与 Windows 容器一样,通过 IP 连接到 Linux 容器
当我在我的开发框中启动 Windows 容器时,我得到一个 IP 地址(通过docker inspect
),该地址可用于从主机或从 compose(docker compose
)内的容器连接到容器。
不幸的是,对于 Linux(常规)容器,我无法获得相同的结果。当我对 Linux 图像使用类似的撰写文件时,我通过环回地址连接到它们(从主机),这不是我想要的。我能否在不自己明确设置 IP 地址的情况下获得与 Windows 容器相同的行为,究竟如何使用 Windows 容器?
docker - 无法在 Windows 10 上复制到 Windows 容器('docker cp')
我在笔记本电脑上设置了适用于 Windows 的 Docker,并在 Docker 的设置中从Linux Containers切换到了Windows Containers(这提示了几次重启和 Windows 更新)。我使用以下命令提取了一个图像并基于它运行了一个容器:
在第二个终端窗口中,我执行了命令:
并收到此错误消息:
来自守护程序的错误响应:不支持针对正在运行的 Hyper-V 容器的文件系统操作
我用谷歌搜索了这个错误,但没有(解释性)出现,非常令人惊讶。有没有办法可以在 Windows 10 上将映像作为 Windows 容器而不是 Hyper-V 容器运行?
最终,我会将此容器部署到 Windows Server 2016 主机,但我需要在运行 Windows 10 Pro 的笔记本电脑上进行所有开发和测试。
码头工人版本
azure - 在 Azure Batch 中直接使用 Windows 容器
我有一个基于 Docker 的 Windows Container 映像,它被打包以方便一个非常具体的执行环境。它还包含启动时将自动运行的应用程序。我有一个工作量要处理,其大小各不相同(从 100 个输入文件一直到 10,000 个文件)。
是否可以将此映像与 Azure Batch 一起使用:
- 我需要计算节点是虚拟机还是可以直接使用容器?
- 是否可以配置弹性,根据工作负载大小进行扩展(向上或向下)?
kubernetes - Azure 容器服务上的容器及相关问题
您好我最近在Azure Container Service上创建了一个k8s集群,请问创建的容器(pods)是不是都是hyper-V容器?
顺便说一句,我发现每次执行“kubectl create -f file”来启动 Windows 容器(Pod)时,拉取图像然后将 Pod 的状态从“Creating Container”变为“准备好”。正常吗??如果没有,有什么建议可以加快这个过程吗?现在似乎 k8s 集群每次都在拉图像,即使图像是相同的。请注意,我现在使用的是 Windows 服务器核心映像,我发现它的大小确实很大(> 9GB)。